原创 springboot +elastcsearch多數據源 (相同 + 完全獨立)
elasticsearch.wh.clusterName=whELK elasticsearch.wh.userName= elasticsearch.wh.password= elasticsearch.wh.rest.host
原创 springboot mysql 多數據源處理(相同+完全獨立)
#database1 spring.datasource.wh.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource spring.datasource.wh.driver-class-name=com.
原创 python安裝opencv,dlib(Windows10)
1.下載安裝python3.8 64 選擇自動配置path 鏈接:https://pan.baidu.com/s/1QGbuloHJ1C3zDeXlsyQTGQ 提取碼:qu9i 2. 安裝visual studio 2019 選
原创 RedisTemplate 附近的人
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.geo.*; import org.
原创 elasticsearch 多重分組並取組內最小值兩個方案
//sql 版本 SELECT id,estate_name,house_type,price FROM ( SELECT id,estate_name,house_type,price, ROW_NUMBER () OVE
原创 sql 分組 排序後取每組指定的最大值 最小值或者指定行數據
分組之後取每組之內根據排序字段的第一行值 (可以根據rownum 隨便取) SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER () OVER ( PARTITION BY [分組字段] ORDER BY
原创 httpclient併發導致溢出,cpu飆升等問題,然後自定義CloseableHttpClient連接池
import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import fangrong.com.cn.constant.ResultCode; import lombok.extern.slf4j.S
原创 docker環境檢查佔用cpu飆升的異常java服務
1.docker stats 命令查看服務資源佔用情況 獲取cpu異常的容器id 60a01eab867b 2.docker exec -it 60a01eab867b /bin/bash 命令進入容器 3.top 命令查看該容器
原创 sqlserver實現分類彙總
SELECT SUM ( CASE WHEN area_name IS NULL THEN 0 ELSE 1 END ) AS '有值', COUNT ( id ) AS "總數" FROM beike_property
原创 根據某個字段統計數量並排序(DISTINCT函數會自動排序)
SELECT DISTINCT ( object_id ) FROM ( SELECT TOP 100 PERCENT a.*, b.cnt FROM weChat_share a LEFT JOIN
原创 sqlserver 統計每個類型的每天的總數
SELECT type, CONVERT ( VARCHAR ( 100 ), t.create_time, 23 ) [date], COUNT ( id ) num FROM crawler_property t
原创 sqlserver 獲取更新後的數據
UPDATE crawler_property_copy1 SET remark = '無' OUTPUT DELETED.id AS [Before], Inserted.id AS [After] WHERE remar
原创 redis 通配符批量刪除
redis-cli -h 192.168.3.4 -a 123456 keys user:id:* | xargs redis-cli -h 192.168.3.4 -a 123456 del
原创 sqlserver按照某個字段重複次數順序查詢全部數據
SELECT t1.num, t1.estate_name AS ename, t2.* FROM ( SELECT TOP 100 PERCENT COUNT ( estate_name ) num, estate_n
原创 ip + uri頻率限制
import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter; import org.slf4j.Logg